基于多分类-关联规则的数据流分类算法

提出一种基于多分类-关联规则的数据流分类算法——SCMAR,通过改进CMAR算法中FP-tree的建立过程,使FP-tree的时间和空间效率得到提高。利用Hoeffding 边界使算法能挖掘并维护数据流中所有的频繁规则,用CR-tree存放挖掘出的规则,为每条规则存放统计信息,使分类时能够对各个规则进行评价,选择适当的规则进行分类。理论分析和实验表明,该算法是有效可行的。     

一种免疫克隆特征选择算法在文本分类中的应用

如何选择最能够表达文本主题的特征词,从而减少特征空间维数,是文本分类的一个关键问题。针对此问题本文提出了一种基于向量空间模型(VSM)的免疫克隆特征选择算法。实验表明,该方法能有效提高文本分类正确率,比文档频率方法和遗传算法具有更明显的优势。     

基于抗体选择策略的克隆挖掘算法

针对如何有效地利用大量的原始数据分析现状来预测未来的问题,基于抗体选择策略提出一种克隆选择挖掘算法。通过评估抗体的支持度、可信度和亲和度,求得有效的关联规则。实验结果表明,该算法能较快地获得可理解的规则,并且具有较高的准确率。     

基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法

为了对多光谱遥感影像进行更精确的分类，提出了一种基于克隆选择(clonal selection)的多光谱遥感影像分类算法。该方法首先应用基于人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习来得到全局最优的聚类中心，然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类。由于克隆选择算法具有生物免疫系统自组织、自学习、自识别、自记忆的能力，不仅使得基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法具有非线性的分类能力，而且能够快速准确地得到全局最优解，从而克服了传统分类方法约束条件多、容易陷入局部最优的缺点。实验结果证明，基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法在分类精度上优于传统的分类方法，其总精度和Kappa系数分别达到了93．63％和0．915，因而具有实用价值。     

基于Multi-memory机制的克隆选择算法及其在模式识别中的应用

人工免疫系统研究中大多借鉴克隆选择原理来构建免疫识别算法。描述了Castro提出的克隆选择算法CLONALG的整体框架,指出其在大规模模式识别问题中的不可收敛性。在CLONALG的基础上设计了Multi-memory机制,并以模式识别为应用背景提出了新的基于Multi-memory机制的克隆选择的免疫算法MCA,提出并深入分析了记忆抗体训练过程中的关键因素——变异概率的计算公式。实验表明,采用MCA的免疫系统具有更强的泛化能力、更高的抗原识别率以及更能适应大规模问题的优良特性。     

基于克隆选择的模糊分类规则提取算法

分类是许多研究领域的关键问题，模糊规则的提取质量对分类器的性能又有着极大影响．所提取的规则不仅在分类能力上要达到最优，同时在规则数量上也不能太多，否则会影响规则搜索和匹配的速度．结合人工免疫的克隆选择原理，采用克隆选择算法，提取通过多精度模糊分割产生的大量模糊if—then规则中的少数精华规则，从而建立了模糊分类所需要的有效规则集合，同时还对优化目标函数进行了改进．经仿真实验证明，该方法所提取的模糊规则具有分类准确率高，规则数目较少等特点。     

克隆选择挖掘算法在入侵检测系统中的应用研究

讨论了数据挖掘方法在入侵检测系统上的应用,并在此基础上介绍了一种改进的克隆选择挖掘算法,分析了该算法的优劣与适用层面,结合其特点将之应用于网络入侵检测系统。实验结果表明,该算法适用于网络入侵检测。     

改进的克隆选择算法在模糊规则发现中的应用

提出了利用改进的克隆选择算法发现模糊规则的方法。在该方法中，对规则的评价函数不仅包含规则本身的置信度和蕴涵隶属度等特性，也包含表明规则对规则集整体性能影响程度的量化特性，即一致性贡献和完备性贡献。将该方法用于发现股票20日移动平均线与历史量价之间的模糊规则的仿真试验收到了满意结果。     

融合克隆选择的AEA算法及其在参数估计中的应用

为了提高AEA算法的寻优性能,提出了结合克隆选择算法改进AEA算法计算过程中每代种群的生产方式.改进后的AEA算法(AEA-C)的克隆选择部分所加入的噪声是随着实际进化不同阶段而合理地变化.在进化的前期,由于添加噪声较大有利于算法的全局搜索,随着迭代次数增加,噪声逐渐减小,使得算法加强了局部搜索,算法能跳出局部最优,避...     

基于多类数据分类的改进克隆选择算法

针对传统的克隆选择算法(CSA)只依次单独针对某一类样本数据进行监督学习从而造成分类效率和精确度不高的问题,提出一种基于改进克隆选择算法的多类监督分类算法。算法通过进化学习可以同时获得多类样本数据的最佳聚类中心,进化过程中抗体适度值的计算综合考虑各类的类内相似性和类间差异性,从而保证得到的最佳聚类中心更具代表性。后续的分类实验中,分别利用常用的4组UCI数据和红树林多光谱TM遥感图像对算法进行验证,实验结果表明遥感图像的分类总精度达到92%,Kappa系数为0.91,UCI数据分类结果也较好,证明该算法是一种有效的多类数据分类算法。     

一种改进的静态克隆选择算法及其应用研究

建立了一个基于人工免疫原理的入侵检测系统模型，该模型融合了智能协议分析、克隆选择、人工免疫、遗传算法等多种智能技术，对其中的克隆选择算法进行了研究，对Forrest的静态克隆选择算法提出了改进方案。仿真实验表明，改进算法在性能上优于Forrest的静态克隆选择算法。     

知识进化算法及其在关联分类中的应用

针对传统的关联分类算法在构造分类器的过程中需要多次遍历数据集从而消耗大量的计算、存储资源的问题,该文提出了一种基于知识进化算法的分类规则构造方法。该方法首先对数据集中的数据进行编码;然后利用猜测与反驳算子从编码后的数据中提取出猜测知识和反面知识;接着对提取出来的猜测知识进行覆盖度、正确度的计算,并根据不断变化的统计数据利用萃取算子将猜测知识与反面知识进行合理的转换。当得到的知识集中的知识的覆盖度达到预设的阈值时,该数据集中的知识被用来生成分类器进行分类。该方法分块读入待分类的数据集,极大地减少了遍历数据集的次数,明显减少了系统所需的存储空间,提高了分类器的构造效率。实验结果表明,该方法可行、有效,在保证分类精度的前提下,较好地解决了关联分类器构造低效、费时的问题。     

动态克隆选择算法在入侵检测应用中的研究

内嵌阴性选择算子的克隆选择算法（N-AIS）只能作为误用检测器,检测给定静态环境下的入侵行为,而不能自适应动态变化的网络环境.本文引入一种动态克隆选择算法DynamiCS对N-AIS进行扩展,并在人工生成的IDS环境中对影响DynamiCS性能的三个重要参数：耐受期、激活阈值和生命期进行了测试和分析.结果表明,它能够更好地处理和应用于入侵检测系统自身行为不断变化及每次仅提呈部分自身抗原的环境.     

一种新的克隆选择调节算法

基于生物免疫系统克隆选择机理和独特型免疫网络理论，提出了一种新的免疫算法——克隆选择调节算法（CSAA）．其主要特点是在克隆选择算法的基础上，引入了抗体的促进与抑制动态调节思想．通过运用自适应柯西变异、免疫记忆和克隆抑制等机制，该算法更好地保持了种群的多样性，提高了全局收敛的速度，从而有效避免了早熟现象．本文利用随机过程理论作为数学工具，采用纯概率方法证明了CSAA的概率弱收敛性．对该算法与其他克隆选择算法进行了仿真比较实验；仿真结果不仅验证了CSAA理论上的概率弱收敛性结论，同时也表明了该算法在求解多模态函数优化问题时具有更好的收敛性能和稳定性，更为有效可行。     

权重自适应clonal选择算法及其应用研究

在求解两个目标以上的多目标优化问题时,基于Pareto支配的多目标进化算法多数需要较长的求解时间.基于固定权重的聚合函数方法求解速度快,但要确定一个适合待求解问题的合理权重是十分困难的,为了解决这一问题,将clonal选择算法与权重自适应方法相结合,提出了一种适用于多目标优化问题的权重自适应clonal选择算法.并将权...     

一种免疫克隆选择算法在BP网络学习中的应用

在分析BP网络学习存在的问题后,采用了一种免疫克隆选择算法对BP网络的权值进行优化学习,并提出了一种新的变异方法,该变异方法可以根据亲和力的大小自适应调整抗体变异的幅度,与传统的高斯变异相比,不但简化了抗体的编码,还很好地体现了克隆选择算法抗体变异的特点,提高了算法的搜索能力和收敛性能。仿真实验表明,基于这种变异方法的免疫克隆选择算法可以很好地提高BP网络的学习速度,有效地避免算法过早收敛的问题。     

基于克隆选择的移动Ad hoc网络簇化的优化方法

在权值簇化算法WCA的基础上,利用人工免疫系统中的克隆选择原理来提高移动Ad-hoc网络的簇化性能,从而实现用尽可能少的簇头来管理尽可能多的簇成员,以保证网络拓扑结构的相对稳定。仿真结果表明,利用克隆选择原理优化的方法在簇头的数量、更新次数等多方面均优于WCA算法。